BioMCP — 생물정보학 MCP 서버 / 생물정보학 MCP 서버

BioMCP는 오픈소스 MCP 서버로, 모든 AI 어시스턴트를 36개의 공개 생물정보학 데이터베이스에 직접 연결합니다 — 설정 불필요, API 키 불필요. 문헌, 서열, BLAST, 구조, 농축, 주석, 유전체, 상호작용, 경로, 변이, 도메인, 화합물, 단일세포, 당체학, 대사체학, 지질체학, 미생물군집, 식물, 모델 생물, 단백질체학 등.

BioMCP는 오픈소스 MCP 서버로, 모든 AI 어시스턴트가 제로 구성으로 36개의 공개 생물 데이터베이스에 직접 연결할 수 있게 합니다——문헌, 서열, 정렬, 구조, 농축, 주석, 유전체, 상호작용, 경로, 변이, 도메인, 화합물, 단일세포, 당체학, 대사체학, 지질체학, 미생물군집, 식물, 모델 생물, 단백질체학 등 전체 워크플로우.

특징 / 특징

표준 MCP 프로토콜 / 표준 MCP 프로토콜 — 공식 MCP SDK 기반, stdio 전송, 모든 MCP 클라이언트와 호환 공식 MCP SDK 기반, stdio 전송, 모든 MCP 클라이언트와 호환

68개 도구 · 36개 데이터베이스 / 68개 도구 · 36개 데이터베이스 — 문헌 → 서열 → 구조 → 기능 → 상호작용 → 경로 → 변이 → 약물 → 단일세포 → 당체학 → 대사체학 → 지질체학 → 미생물군집 → 식물 → 모델 생물 → 단백질체학 → 지능형 분석을 포괄 문헌→서열→구조→기능→상호작용→경로→변이→약물→단일세포→당체학→대사체학→지질체학→미생물군집→식물→모델 생물→단백질체학→지능형 분석 전체 워크플로우를 포괄

제로 구성 사용 / 제로 구성 — pip install bio-mcp 한 줄 명령, 데이터베이스 설정 불필요, API 키 불필요 pip install bio-mcp 한 줄 명령, 데이터베이스 불필요, 키 불필요

공개적이고 권위 있는 데이터 / 권위 있는 공개 데이터 — 모두 공식 API에서 제공: NCBI / RCSB / UniProt / Ensembl / EBI / STRING / KEGG / GlyGen / Reactome / OpenAlex 등 모두 NCBI / RCSB / UniProt / Ensembl / EBI / STRING / KEGG / GlyGen / Reactome / OpenAlex 등 공식 API에서 제공

지능형 속도 제한 / 스마트 속도 제한 — 내장 NCBI 3초/요청 속도 제한 및 재시도 백오프, 학술 API 표준 준수 내장 NCBI 3초/요청 속도 제한 및 재시도 백오프, 학술 API 규범 준수

교차 데이터베이스 검증 / 교차 데이터베이스 검증 — gene_full_profile은 4개 데이터베이스를 동시에 조회하고, intelligent_analyze는 데이터 유형을 자동 감지하여 최적의 분석 계획을 추천 gene_full_profile은 한 번에 4개 데이터베이스를 동시에 조회하고, intelligent_analyze는 데이터 유형을 자동 감지하여 최적의 분석 방안을 추천

중영 이중 언어 / 중영 이중 언어 — 도구 설명과 문서가 두 언어로 제공, 국내 네트워크 접근 가능 (g:Profiler 대안으로 Enrichr 적용) 명령 설명과 문서가 이중 언어, 국내 네트워크 접근 가능 (g:Profiler 대안으로 Enrichr 적용)

지능형 에이전트 시스템 / 지능형 에이전트 시스템 — 입력 데이터를 자동 분석하고, 최적의 도구를 추천하며, 토큰을 절약하고, 예상치 못한 통찰력을 제공 입력 데이터를 자동 분석하고, 최적의 도구를 추천하며, 토큰을 절약하고, 예상치 못한 통찰력을 제공

정직한 에이전트 / 정직한 에이전트 — db_health_check는 모든 엔드포인트에 실제 연결 테스트를 수행하고, tool_inventory는 어떤 도구가 엔드투엔드로 검증되었는지 vs 최선 노력인지 보고 db_health_check는 모든 엔드포인트에 실제 연결 검사를 수행하고, tool_inventory는 어떤 도구가 엔드투엔드로 검증되었는지, 어떤 것이 최선 노력인지 정직하게 보고하며, 낙관적 가정을 하지 않음

Related MCP server: BioContextAI Knowledgebase MCP

설치 / 설치

# 1. 安装（需要 Python 3.10+）/ Install (Python 3.10+)
pip install bio-mcp

# 2. 启动（stdio 模式，供 MCP 客户端调用）/ Run in stdio mode
bio-mcp

수동 설치 (소스) / 소스에서 설치

git clone https://github.com/qgeng1465/bio-mcp.git
cd bio-mcp
pip install .
# 或开发模式 / or dev mode
pip install -e ".[test]"

빠른 시작 / 빠른 시작

MCP 호환 AI 어시스턴트 / IDE (Cursor / VS Code / MCP 클라이언트 등)에 BioMCP를 등록하세요: MCP를 지원하는 모든 AI 어시스턴트 / IDE에 BioMCP를 등록하세요 (Cursor / VS Code / 각종 MCP 클라이언트 등):

{
  "mcpServers": {
    "bio-mcp": {
      "command": "bio-mcp"
    }
  }
}

그런 다음 대화에서 바로 질문하세요: 그런 다음 대화에서 바로 사용하세요:

查询 BRCA1 相关的最新文献 / 查 CRISPR 领域的高被引论文
下载 CYP2D6 的蛋白序列 / 检索大肠杆菌的核酸序列
对这段 DNA 做 BLAST：ATGC...
查 PDB 1CRN 的结构 / AlphaFold 预测 P04637 / EMDB 电镜结构 EMD-1234
分析基因列表 BRCA1,TP53,EGFR,ATM,RAD51 的富集
查 apoptosis 通路 / 查 TP53 的实验互作网络
查糖苷 G00051MO 的结构 / P04637 的糖基化 / 查脂质 LMFA01030001
检索肠道微生物组研究 / 检索大肠杆菌的基因组组装 / 查 pET-28a 质粒
查 BRCA1 在人体组织中的表达
查拟南芥基因 AT1G01010 / 查线虫基因 WBGene00000001
检索人血浆蛋白质组学项目 PXD000001 / 查 TP53 的 HGNC 基因符号
搜索乳腺癌的 SRA 测序数据 / 查 aspirin 在 UniChem 的 ID 映射
对 BRCA1 做一个多库综合分析报告
使用智能分析：TP53 基因的功能分析
获取基因研究的分析模板
检查当前哪些数据库可达（诚实检查）

도구 / 도구（68）

지능형 분석 / 지능형 분석

문헌 / 문헌

서열 및 정렬 / 서열 및 정렬

구조 / 구조

단백질 기능 / 단백질 기능

유전자 명명 / 유전자 명명

경로 및 상호작용 / 경로 및 상호작용

유전체 및 어셈블리 / 유전체 및 어셈블리

변이 및 임상 / 변이 및 임상

화합물 및 약물 / 화합물 및 약물

핵산 및 플라스미드 / 핵산 및 플라스미드

미생물군집 / 미생물군집

단일세포 / 단일세포

당체학 / 당체학

대사체학 / 대사체학

지질체학 / 지질체학

단백질 지도 / 단백질 지도

샘플 및 발현 / 샘플 및 발현

단백질체학 / Proteomics

모델 생물 / Model Organisms

식물 / Plants

시퀀싱 아카이브 / Sequencing Archive

정직 검사 / Honesty

결합 분석 / Combined

예시 출력 / Example Output

지능형 분석(Intelligent Analysis)

输入: "TP53"
分析目标: "function"

输出:
{
  "data_analysis": {
    "primary_type": "gene_name",
    "confidence": {"gene_name": 0.85}
  },
  "recommended_plans": [
    {
      "plan_id": "primary",
      "recommended_tools": [
        "uniprot_annotate",
        "protein_domains",
        "gene_enrichment",
        "string_interactions"
      ],
      "expected_results": [
        "蛋白基本信息",
        "结构域和家族",
        "GO富集分析",
        "蛋白互作网络"
      ],
      "token_efficiency": "high",
      "insights": [
        "建议检查基因的物种特异性",
        "考虑该基因在不同组织中的表达差异",
        "可以探索该基因在疾病状态下的异常表达"
      ]
    }
  ]
}

gene_full_profile(결합 도구 / combined tool)

基因综合分析：TP53 (homo_sapiens)

- Ensembl ENSG00000141510 · chr17:7668402-7687550 · protein_coding · tumor protein p53
- UniProt P04637 · Cellular tumor antigen p53 · Homo sapiens · 393 aa · Multifunctional transcription factor...
- STRING 互作伙伴: MDM2(0.999), TP53BP1(0.996), EP300(0.986), ...
- PubMed 文献: 74,021 篇

综合来自 Ensembl / UniProt / STRING / PubMed 的交叉验证。

두 가지 사용 방식: 지능형 Agent 또는 직접 호출 / Two Ways to Use: Agent or Direct

BioMCP는 두 가지 사용 방식을 모두 지원하므로 필요에 따라 선택할 수 있습니다. / Two usage modes are available:

방식 1: 지능형 Agent와 Skill 사용(token 절약) / Mode 1 — Intelligent agent + skills (token-saving)

• intelligent_analyze(input, goal)에 직접 질문하면 agent가 데이터 유형을 판단하고, 데이터베이스를 추천하며, 예상 결과와 인사이트를 제공하고 필요한 도구만 호출합니다.

• 또는 저장소에 내장된 Skill(bio-data-to-database / bio-analysis / bio-mcp-usage)을 사용하여 「분류 → 추천 → 교차 검증 → 정직 보고」 프로세스를 자동으로 수행합니다.

• 적합한 경우: 데이터로 무엇을 할 수 있을지 확실하지 않거나, token을 절약하고 싶거나, 인사이트가 필요한 시나리오.

방식 2: 임의 도구를 단독 호출(완전 수동) / Mode 2 — Call any tool directly (fully manual)

• agent를 거치지 않고 pubmed_search(term="BRCA1"), blast_search(...), uniprot_annotate(gene="TP53") 등 임의의 단일 도구를 직접 호출합니다.

• 적합한 경우: 데이터와 목표가 명확하고, 이미 조회 계획이 있으며, agent 판단을 도입하고 싶지 않은 시나리오.

• 도구 자체는 agent와 동일한 세트를 사용합니다: tool_inventory로 전체 68개 도구와 검증 상태를 확인할 수 있고, db_health_check로 현재 네트워크 연결 가능 여부를 확인할 수 있습니다.

두 방식은 동등하며 상호 연동됩니다: agent도 결국 이러한 도구를 호출하며, 수동 호출로 얻는 결과는 완전히 동일합니다.

아키텍처 / Architecture

Client Layer / 客户端层
┌──────────────────────────────────────────────┐
│                 MCP Client                   │
│   (Any MCP-compatible AI assistant / IDE)     │
└──────────────────────┬───────────────────────┘
                       │  stdio (JSON-RPC 2.0)
Server Layer / 服务器层
┌──────────────────────▼───────────────────────┐
│              bio-mcp server                   │
│  ┌────────────────────────────────────────┐  │
│  │  tools/  (68 MCP tools / 68 工具)      │  │
│  │  intelligent · honesty · pubmed · ncbi │  │
│  │  blast · pdb · uniprot · enrichment ·  │  │
│  │  ensembl · string · kegg · variant ·   │  │
│  │  interpro · pubchem · chembl ·         │  │
│  │  europepmc · alphafold · cellxgene ·   │  │
│  │  ucsc · taxonomy · geo · glygen ·      │  │
│  │  uniparc · metabolights · proteinatlas │  │
│  │  assembly · dbsnp · plasmid · ena ·    │  │
│  │  mgnify · reactome · openalex · lipid  │  │
│  │  emdb · intact · crosscheck · hgnc ·   │  │
│  │  biogrid · biosamples · expression ·   │  │
│  │  unichem · chebi · pride · flybase ·   │  │
│  │  wormbase · rgd · plants               │  │
│  └────────────────────┬───────────────────┘  │
│  ┌────────────────────▼───────────────────┐  │
│  │  core/  (35 client modules · 36 DBs)     │  │
│  │  BioHTTP: retry/backoff/rate-limit/      │  │
│  │  LRUCache: thread-safe caching          │  │
│  └────────────────────┬───────────────────┘  │
└───────────────────────┼──────────────────────┘
Database Layer / 数据库层
        ┌───────┬───────┼───────┬───────┬────────────┐
     ┌──▼──┐ ┌──▼──┐ ┌──▼──┐ ┌──▼──┐ ┌──▼──┐ ┌─────▼─────┐
     │NCBI │ │RCSB │ │Uni  │ │Ens  │ │STRING│ │Enrichr   │
     │     │ │PDB  │ │Prot │ │embl │ │     │ │... 共36库 │
     └─────┘ └─────┘ └─────┘ └─────┘ └─────┘ └───────────┘

왜 g:Profiler 대신 Enrichr를 사용하나요?

g:Profiler(에스토니아)는 중국 네트워크에서 자주 접근할 수 없습니다. Enrichr(Ma'ayan Lab)는 중국에서 접근 가능하며 GO/KEGG/Reactome/WikiPathways 등 수백 개의 유전자 세트 라이브러리를 제공합니다. BioMCP는 기본적으로 Enrichr를 채택하여 바로 사용할 수 있도록 보장합니다.

왜 OpenGWAS / DisGeNET은 제외되었나요?

OpenGWAS는 2024-05부터 API token을 필수로 요구하며, DisGeNET도 API key가 필요하여 둘 다 설정 없이 직접 연결할 수 없으므로 포함하지 않았습니다. 수록된 데이터베이스 중 BioGRID는 BIOGRID_ACCESS_KEY 환경 변수가 필요하지만, 나머지 35개는 모두 API 키가 필요 없는 개방형 API입니다. BioGRID를 유지한 이유는 등록만 하면 key를 무료로 얻을 수 있고, 상호작용 데이터가 단백질 네트워크 분석에 가치가 높기 때문입니다.

디렉터리 구조 / Project Structure

bio-mcp/
├── src/bio_mcp/
│   ├── server.py            # MCP server 入口（装配 68 个工具）
│   ├── core/                # 35 个客户端模块覆盖 36 库
│   │   ├── http.py          #   BioHTTP：重试/退避/限速/超时
│   │   ├── cache.py         #   LRUCache：线程安全缓存层
│   │   ├── ncbi.py          #   NCBI E-utilities + BLAST + Assembly + dbSNP + SRA/BioProject/BioSamples
│   │   ├── rcsb.py          #   RCSB PDB
│   │   ├── uniprot.py       #   UniProt REST
│   │   ├── enrichr.py       #   Enrichr 富集
│   │   ├── ensembl.py       #   Ensembl 基因/同源/植物
│   │   ├── stringdb.py      #   STRING 互作
│   │   ├── kegg.py          #   KEGG 通路
│   │   ├── myvariant.py     #   MyVariant 变异
│   │   ├── interpro.py      #   InterPro 结构域
│   │   ├── pubchem.py       #   PubChem 化合物
│   │   ├── europepmc.py     #   Europe PMC 文献
│   │   ├── alphafold.py     #   AlphaFold 结构
│   │   ├── chembl.py        #   ChEMBL 药物
│   │   ├── cellxgene.py     #   CELLxGENE 单细胞
│   │   ├── ucsc.py          #   UCSC 基因组
│   │   ├── glygen.py        #   GlyGen 糖组学
│   │   ├── uniparc.py       #   UniParc 蛋白序列归档
│   │   ├── metabolights.py  #   Metabolights 代谢组学
│   │   ├── proteinatlas.py  #   Human Protein Atlas
│   │   ├── ena.py           #   EBI ENA 核酸档案
│   │   ├── mgnify.py        #   EBI MGnify 微生物组
│   │   ├── reactome.py      #   Reactome 通路
│   │   ├── openalex.py      #   OpenAlex 文献
│   │   ├── lipidmaps.py     #   LIPID MAPS 脂质
│   │   ├── emdb.py          #   EBI EMDB 电镜结构
│   │   ├── intact.py        #   EBI IntAct 实验互作
│   │   ├── hgnc.py          #   HGNC 基因命名
│   │   ├── biogrid.py       #   BioGRID 互作（需 key）
│   │   ├── expressionatlas.py # EBI Expression Atlas
│   │   ├── unichem.py       #   UniChem 化合物 ID 映射
│   │   ├── chebi.py         #   ChEBI 化合物本体
│   │   ├── pride.py         #   EBI PRIDE 蛋白质组学
│   │   ├── flybase.py       #   FlyBase 果蝇
│   │   ├── wormbase.py      #   WormBase 线虫
│   │   └── rgd.py           #   Rat Genome DB 大鼠
│   └── tools/               # 68 个 MCP 工具定义
│       ├── intelligence.py  #   智能分析系统
│       ├── honesty.py       #   诚实 agent（连通性检查/工具清单）
│       ├── plants.py        #   植物基因工具
│       ├── pubmed.py · ncbi.py · blast.py · pdb.py
│       ├── uniprot.py · enrichment.py · ensembl.py
│       ├── stringdb.py · kegg.py · variant.py
│       ├── interpro.py · pubchem.py · europepmc.py
│       ├── alphafold.py · chembl.py · cellxgene.py
│       ├── ucsc.py · ncbi_extra.py · glygen.py
│       ├── uniparc.py · metabolights.py · proteinatlas.py
│       ├── ena.py · mgnify.py · reactome.py · openalex.py
│       ├── lipidmaps.py · emdb.py · intact.py · crosscheck.py
│       ├── hgnc.py · biogrid.py · biosamples.py
│       ├── expressionatlas.py · unichem.py · chebi.py
│       └── pride.py · flybase.py · wormbase.py · rgd.py
├── tests/                   # 单元测试（不依赖网络）
├── examples/                # 客户端配置与快速开始
├── .github/workflows/       # CI（GitHub Actions）
└── pyproject.toml

테스트 / Testing

# 单元测试（离线，不依赖网络）/ offline unit tests
python -m pytest tests/ -v

정직한 검증 상태 공지 / Honest note on verification status:

• 기존 40개 도구(v0.1-0.4)는 개발 기간에 실제 공개 데이터베이스에 대해 엔드투엔드 검증을 수행했습니다.

• v0.5에서 추가된 28개 도구 중 대부분(HGNC, BioSamples, UniChem, ChEBI, PRIDE, WormBase, 식물, SRA/BioProject, Expression Atlas 실험 검색, 지능형 분석 및 정직 검사)은 개발 기간에 실제 데이터로 엔드투엔드 검증을 완료했습니다.

• 제한된 도구를 정직하게 공개합니다: FlyBase는 CloudFront WAF 봇 감지에 차단되어(스크립트 클라이언트로 접근 불가), Rat Genome DB는 현재 네트워크에서 시간 초과, WormBase 검색은 최선 노력(best-effort), BioGRID는 API key가 필요합니다.

• Expression Atlas의 expression_atlas_gene은 정직 버전입니다: 공개 REST는 더 이상 단일 유전자 수치 발현량 엔드포인트를 제공하지 않으므로, 이 도구는 해당 유전자와 일치하는 실험 목록을 반환하여 추가 확인을 돕습니다.

• 현재 환경에서 특정 데이터베이스에 접근 가능한지 확인하려면 먼저 db_health_check를 호출하세요. 중요한 결론은 전문 도구와 원본 데이터로 교차 검증하시기 바랍니다.

기존 40개 도구(v0.1-0.4)는 개발 기간에 엔드투엔드 검증을 거쳤습니다. v0.5에서 추가된 28개 도구 중 대부분은 개발 기간에 실제 데이터로 검증되었습니다. 제한된 도구는 정직하게 공개합니다: FlyBase는 CloudFront WAF 봇 감지에 차단되었고, Rat Genome DB는 현재 네트워크에서 시간 초과되었으며, WormBase 검색은 최선 노력(best-effort)이며, BioGRID는 API key가 필요합니다. expression_atlas_gene은 정직 버전입니다 — 공개 REST는 더 이상 유전자별 수치 발현 값을 제공하지 않으므로, 대신 일치하는 실험을 반환합니다. 특정 데이터베이스에 의존하기 전에 db_health_check를 실행하여 엔드포인트 연결 가능 여부를 확인하세요.

라이선스 / License

BioMCP uses a dual licensing model / BioMCP는 이중 라이선스 모델을 채택합니다:

• Academic Use / 학술 사용: MIT License for educational, research, and personal non-commercial use 교육, 연구 및 개인 비상업적 사용에는 MIT 라이선스가 적용됩니다

• Commercial Use / 상업 사용: Requires separate commercial license for business integration, revenue generation, or SaaS deployment 비즈니스 통합, 수익 창출 또는 SaaS 배포에는 별도의 상업 라이선스가 필요합니다

For commercial licensing inquiries / 상업 라이선스 문의: https://github.com/qgeng1465

로드맵 / Roadmap

• 배치 비교 분석(여러 시퀀스/다중 유전자 배치 농축) / Batch comparative analysis

• 가상 세포 / 오가노이드 데이터 인터페이스(다중 오믹스 통합) / Virtual cell & organoid data interfaces

• 더 많은 데이터베이스 지원(MGI/ZFIN/Xenbase 등 모델 생물, 더 많은 식물 유전체) / More database support

• 고급 지능형 분석 기능(다중 agent 협업) / Advanced intelligent analysis (multi-agent collaboration)

면책 조항 / Disclaimer

본 도구는 학습 연구 및 개인의 합리적 사용에만 사용할 수 있습니다 / For educational research and personal reasonable use only.

• 조회 결과는 공개 데이터베이스의 원본 데이터에서 가져온 것으로 완전한 정확성을 보장하지 않습니다. 전문 도구와 원본 데이터로 교차 검증하시기 바랍니다. Query results come from public database raw data and are not guaranteed to be completely accurate; please verify with professional tools and original data.

• 각 데이터베이스 사용 약관을 준수하시기 바랍니다(NCBI는 요청당 ≥3초 및 연락처 정보를 요구하며, 본 프로젝트에 이미 내장되어 있습니다). Please comply with database usage terms (NCBI requires ≥3 seconds/request with contact info, already built-in).

• 임상/약물/의료 결정과 관련된 경우 전문가와 상담하시기 바랍니다. 본 도구 사용으로 인한 모든 위험과 법적 책임은 사용자 본인에게 있습니다. For clinical/drug/medical decisions, please consult professionals. Users assume all risks and liabilities.

지원 / Support

If BioMCP helps you, consider supporting the project to keep it updated.

BioMCP가 도움이 되었다면 프로젝트를 지원해 주세요. 지속적으로 업데이트할 동력이 됩니다.

인용 / Citation

If you use BioMCP in your research or publication, please cite: 연구나 출판물에서 BioMCP를 사용하신다면 다음을 인용해 주세요:

@software{bio_mcp_2026,
  title={BioMCP: A Zero-Config MCP Server for Bioinformatics Databases},
  author={qgeng1465},
  year={2026},
  url={https://github.com/qgeng1465/bio-mcp}
}

라이선스 © 2026 qgeng1465